前言 笔者看了一些NDK的项目。一些教程不是HelloWord就是直接整FFmpeg或OpenCV,可谓一个天一个地，而且目录结构和Android3.5的默认结构并不是太一致,一直没找到什么合心的文章。故写此文连接这天地，来总结一下在NDK开发之前你应知道的东西。 ---- 在此之前，先划分三类人,如果不认清自己是什么角色(垃圾)就去玩NDK,你会很糟心: user : 纯粹.so链接库使用者(伸手党) creator : 纯粹ndk开发者,创作.so链接库(创作家) designer : 在现
人脸识别源码 OpenCV-C++版本： Github :https://github.com/LiuXiaolong19920720/recognise-your-own-face 网盘：http://pan.baidu.com/s/1b1J23O 密码：kv1e 网盘为新版本人脸识别源码。 Dlib-Python版本： 百度网盘：http://pan.baidu.com/s/1kVhurqf密码： 猫脸识别源码（Python） 📷 Github:https://github.com/LiuXiaolon
作者：陈光 上汽集团 | 高精度地图&环境建模工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 作为一个在公司义务给应届生和实习生培训的“小师”，结合我自己学习的经历，从操作手册的角度，手把手教你“
今天是第三部分：使用OpenCV实现手势识别玩飞机大战游戏的功能。前面的两篇文章我们已经介绍了使用Pygame实现一个简易的飞机大战游戏以及使用Python+OpenCV实现简单手势识别。那么，实现手势识别来玩飞机大战游戏就是把它们两部分组合起来，听起来很简单，让我们一起实现它吧。
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html，解压缩
python+opencv已经比较成熟了，但是比起go，python太缺乏秩序，所以打算后面用go玩opencv。
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境，之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python，但python中import cv2仍会报错，无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
1. build-essential 软件包，为编译程序提供必需软件包的列表信息，这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
大多数人都会玩拼图游戏。会得到很多小图像，需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是，你是如何去拼图的？同样地，将相同的理论投影到计算机程序上，以使得计算机也可以玩拼图游戏呢？如果计算机可以玩拼图游戏，为什么不能给计算机提供很多自然风光的真实图像，并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢？如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起，那么如何给建筑物或任何结构提供大量图片并告诉计算机从中创建3D模型呢？
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法。OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。本篇介绍ARM Linux下OpenCV的移植和简单使用。
据说，网上有人安装了 7 个月才在树莓派上把 OpenCv 安装成功，然后我就想挑战以下，能不能在七分钟内搞定。
该文章介绍了如何使用OpenCV和CascadeClassifier类来检测人脸，并使用绿色方框标出眼睛和鼻子。该代码基于OpenCV 2.4.9，使用C++编写，并使用了CascadeClassifier类进行人脸检测。此外，还介绍了如何通过编写代码来读取视频流，并使用OpenCV库进行实时人脸检测和眼睛、鼻子的定位和标注。
本着尽可能快完成编译和能用则用的原则, 谈谈编译目前最新的OpenCV 4.5.2编译过程.
做测试时需要用OpenCV。虽然网络上有大量的关于编译OpenCV的教程，但是还是遇到了问题。因此记录了编译的过程，希望以后能更加顺利。
最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证，但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码)，而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间，因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片，这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候，我才发现网上很多方法不仅繁琐，而且有的甚至还不是那么一回事，没看到一篇完全适合我的情况的。于是，我花了一天半左右的时间，整理这些材料并结合一点TRIZ原理，完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结，不过我的方案不尽完善，欢迎大家指点修正，帮助后人节省时间。
我们来说说第二类，需要做的事情是先编译opencv的源码、再编译matlab可用的mex文件夹，这两步的编译器必须是同一个，而最近几年的新版本matlab都推荐使用MinGW-w64编译器来使用mex、可是mexopencv提供的编译辅助函数在Windows系统上默认使用Visual Studio或者Windows SDK来编译，如果觉得自己需要Visual Studio的其他功能，安装一下也是挺好的
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
最近在学点新东西，教程中主要也是在Linux中使用，对于我这个以前从未接触Linux系统的人来说，正好也是个机会掌握下LInux系统。这篇就是记录在Linux下安装OpenCV的笔记。
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN，用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时，文章也提到了在遇到某些问题时，如何通过调整代码解决。最后，作者通过一个完整的静态编译脚本，使得CNN可以运行在Linux系统上。
今天是第一部分：使用Pygame实现简易飞机大战小游戏。你可能会问我不会pygame怎么办？这个问题，以前买我Python OpenCV相关课程的学员我都是这么回答的，用到什么学什么，因为Python OpenCV中用到的Python知识点并不多，跟着视频不会的百度查一查就会用了，他们也顺利学完了课程。同样的，你想做的只是一个pygame的飞机大战小游戏而已，还是简易的，网上搜搜资料或者视频教程，完全可以做出来，这里贴一个视频教程，手把手教你做飞机大战游戏，B站搜索关键字pygame：
这一段时间没怎么写博客，偶尔写一次也是比较正经的博客，感觉自己都不正常了。今天看课的时候突然来了灵感，那就整个烂活玩一玩。
本文介绍了如何将OpenCV库移植到ARM平台上，包括编译工具链、依赖库、配置方法以及运行时注意事项。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。
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https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109508374
现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了模仿名画风格的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。
今天主体是Linux 环境下配置opencv环境，如有不妥的地方，恳请大家指正。根据网上的教程并结合自己的实际操作——总结如下：
0x00 前言 和朋友聊了一下人眼识别的东西，自己动手来实验一番。 0x01 安装步骤 环境 Ubuntu 14.04 虚拟机 Opencv 3.1.0 下载 官网：http://opencv.org/ 国内的一个下载地址：http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/47668021 安装依赖 1 sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavfor
Opencv大家很熟悉了，经典的图像处理库，Opencv在Windows下安装是很简单的，只需要配置DLL即可。但是在Linux下，因为Linux各种发行版本多种多样，所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了，源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码，所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的，移到别的地方就不行了哦。
看到很多人在小哪吒上编译Opencv，自己也尝试过编译了几次，各位开发者在编译的时候都可能会遇到不同的问题，现将其整理出来方便后面新来的开发者查阅。
pip 会 自动 根据 当前所在的环境，为你安装好对应python版本的opencv。非常非常方便。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv都是最火热的应用之一。
ROS Melodic的迷失与救赎：：https://blog.csdn.net/column/details/28058.html
需要的有两个部分：opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本，opencv_contrib是opencv的扩充．
从本节开始之后的几节将介绍关于Android NDK和OpenCV整合开发的内容，本节介绍Android NDK 和 OpenCV 整合开发的环境搭建以及人脸检测项目的运行测试。
异常：ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
关键词：：涉及Anki Cozmo机器人/Python编程/ROS机器人操作系统/AI人工智能（TensorFlow）：：
工地临边防护缺失识别检测算法通过opencv+python网络模型技术，临边防护缺失识别检测算法检测到没有按照要求放置临边防护设备时，将自动发出提示。本算法中涉及到的Python是一门解释性脚本语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。Python是一门跨平台、脚本以及开发应用的编程语言，跨平台：跨平台概念是软件开发中一个重要的概念，即不依赖于操作系统，也不依赖硬件环境。一个操作系统（如Windows）下开发的应用，放到另一个操作系统(如Linux)下依然可以运行。
这里需要下载 opencv 和 opencv_contrib (后者会在 cmake 配置的时候用到), 这是因为 opencv3以后 SIFT 和 SURF 之类的属性被移到了 contrib 中,执行下面两条指令下载 OpenCV3.2.0
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的，那为什么我推荐使用Python呢？
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
明厨亮灶监控实施方案算法通过python+opencv网络模型图像识别算法，一旦发现现场人员没有正确佩戴厨师帽或厨师服，及时发现明火离岗、不戴口罩、厨房抽烟、老鼠出没以及陌生人进入后厨等问题生成告警信息并进行提示。明厨亮灶监控实施方案算法中OpenCV模型是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——明厨亮灶监控实施方案算法由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
开课之前，我们先给大家讲讲Opecv是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
先来说明一下写这篇博客的初衷吧，由于前段时间在和一位大佬的交流之中，他提出了一个建议，说叫我平时可以自己做一些嵌入式开发项目什么的，有极大的利处，我就跟着bi站的老师（华清创客学院）开始学习，但是老师的教程是用虚拟机创建一个linux系统，在进行代码撰写，我在大佬的建议下还是选择了vs配置opencv 的环境进行代码撰写。但是一开始的环境配置就给了我当头一棒，怎么配置都不成，总有一些错误，最后在老师的指导下才配置好，所以，我就写了这一篇文章，希望能帮助到大家。
作者： 付汉杰 hankf@xilinx.com hankf@amd.com 测试环境： PetaLinux 2021.2
2017年8月3号OpenCV社区宣布了OpenCV3.3版本正式发布啦，这个是在OpenCV3.2发布八个月之后，OpenCV社区再次发布新版本，其官方的下载链接与说明见如下： http://opencv.org/opencv-3-3.html OpenCV3.3版本跟之前版本相比较，最显著的改动有如下： 把深度学习DNN模块从扩展模块中移到了主仓中，在OpenCV3.3 版本中可以无需编译即可使用，这也体现出OpenCV社区对深度学习等新技术态度与支持。 支持标准C++11库，这个对广大C++程序员来
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